DeepSeek V4 Pro

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DeepSeek V4 Pro은(는) 출처에서 MoE 1.6T 총 / 49B 활성, 1M-token 컨텍스트, hybrid 긴 컨텍스트 attention을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 고급 추론, 코딩, 전체 코드베이스 분석 and 장기 에이전트 워크플로에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

384K tokens

Release Date

2026년 4월 24일

Modalities

DeepSeek V4 Pro 가격

입력 가격출력 가격캐시 읽기
$1.2857/M$3.8571/M$0.0429/M

DeepSeek V4 Pro API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

2025-05-01

Endpoint Protocols

Completions APIResponses API

DeepSeek V4 Pro 모델 주요 특징

DeepSeek V4 Pro가 긴 컨텍스트 추론, Agent 워크플로 및 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에 적합한 핵심 역량입니다.

Agent 작업 수행

정식 버전은 자율 계획, 도구 사용 및 다단계 작업 완료 능력이 강화되어 복잡한 Agent 워크플로에 적합합니다.

저장소 단위 코딩

평가로 확인된 저장소 이해 및 소프트웨어 엔지니어링 역량을 바탕으로 여러 파일에 걸친 변경을 일관되게 수행할 수 있습니다.

백만 토큰 컨텍스트

100만 토큰의 컨텍스트 창을 통해 방대한 코드, 문서 및 작업 기록을 하나의 컨텍스트에서 처리할 수 있습니다.

조절 가능한 추론

low, high, max의 세 가지 추론 수준을 제공하여 작업 복잡도에 따라 사고 깊이를 조절할 수 있습니다.

오픈 웨이트 배포

공식 모델 가중치가 MIT 라이선스로 제공되어 개발자가 통제된 인프라에서 모델을 실행하고 조정할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Pro 사용 사례

DeepSeek V4 Pro를 활용한 저장소 유지보수, 터미널 기반 엔지니어링, 도구 중심 자동화 및 긴 컨텍스트 분석에 적합한 실무 작업입니다.

코드베이스 유지보수

저장소의 의존 관계를 분석하고 영향을 받는 파일을 찾아 보고된 소프트웨어 문제에 대한 수정 사항을 일관되게 구현합니다.

터미널 엔지니어링

명령줄 도구로 프로젝트를 조사하고 코드를 수정하며 빌드와 테스트를 실행한 뒤 반복 검사를 통해 오류를 진단합니다.

다중 도구 자동화

도구 호출 순서를 계획하고 중간 결과를 해석하면서 워크플로 완료 또는 구조화된 결과물 생성까지 작업을 이어갑니다.

기술 문제 해결

복잡한 수학, 과학, 사이버 보안 및 엔지니어링 문제를 심층적으로 추론하여 단계별 해답이나 조사 계획을 작성합니다.

긴 컨텍스트 분석

대규모 텍스트나 소스 코드를 검토하고 멀리 떨어진 부분 사이의 관계를 추적하여 통합된 분석 결과를 작성합니다.

TokenHub API로 DeepSeek V4 Pro 사용하는 방법

Create API key
import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

DeepSeek V4 Pro 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence Index종합 역량 평가40.8
Artificial Analysis Coding Index코딩 역량 종합 평가43.2
지식 및 추론
GPQA고난도 과학 문제 해결90.5%
HLE다분야 전문가 수준 평가33.5%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCode과학 컴퓨팅 코딩 과제46.4%
Terminal-Bench Hard고난도 터미널 작업 수행41.7%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBench프롬프트 제약 준수71.3%
AA-LCR긴 컨텍스트 추론65%
τ²-Bench에이전트 워크플로 작업94.2%

지표 출처 Artificial Analysis

DeepSeek V4 Pro 비교

Kimi K3VSDeepSeek V4 Pro

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

GPT-5.5VSDeepSeek V4 Pro

GPT-5.5 vs DeepSeek V4 Pro 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

Gemini 3.1 Pro PreviewVSDeepSeek V4 Pro

Gemini 3.1 Pro Preview vs DeepSeek V4 Pro 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

DeepSeek V4 ProVSDeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Pro vs DeepSeek V4 Flash 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

DeepSeek V4 ProVSClaude Opus 4.7

DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.7 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

DeepSeek V4 ProVSClaude Sonnet 4.6

DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 4.6 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

GPT-5.5 ProVSDeepSeek V4 Pro

GPT-5.5 Pro vs DeepSeek V4 Pro 모델 비교는 가격, 컨텍스트 제한, 출력 토큰, 모달리티, 벤치마크, 프로덕션 API 적합성을 다룹니다.

DeepSeek V4 Pro 가이드 및 아티클

미디어 및 논의

이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.

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DeepSeek V4 Pro API 자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Pro API, 가격, 코딩 및 추론 성능, 컨텍스트 길이, 벤치마크와 모델 비교에 관한 질문입니다.

DeepSeek V4 Pro는 어떤 모델인가요?+

DeepSeek V4 Pro는 DeepSeek의 최상위 추론·코딩·에이전트 작업용 모델입니다.

어떤 워크로드가 DeepSeek V4 Pro에 맞나요?+

복잡한 코딩, 에이전트 워크플로, 장문맥 분석에 적합하며, 특히 우선순위가 최고 수준의 답변 품질인 경우 유용합니다.

DeepSeek V4 Pro에서 어떤 기능이 돋보이나요?+

핵심 강점은 DeepSeek V4 계열의 고수준 추론과 에이전트형 코딩 및 전환 가능한 사고·비사고 모드입니다.

팀은 언제 DeepSeek V4 Pro를 피해야 하나요?+

더 많은 연산을 사용하므로 지연과 비용이 높을 수 있습니다. 속도와 비용 효율이 우선이면 DeepSeek V4 Flash를 고려하세요.

DeepSeek V4 Pro 호출 전에 무엇을 확인하나요?+

TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.

DeepSeek V4 Pro와 Kimi K3 중 어떤 모델을 선택해야 하나요?+

일반 순위가 아니라 실제 워크로드를 기준으로 선택하세요. 필요한 입력 모달리티, API 가격, 출력량, 지연 시간, 도구 사용 및 자체 평가 결과로 DeepSeek V4 Pro와 Kimi K3를 비교하세요.

DeepSeek V4 Pro의 컨텍스트 길이와 최대 출력은 얼마인가요?+

DeepSeek V4 Pro의 컨텍스트 길이와 최대 출력은 위의 현재 모델 데이터에서 확인하세요. 컨텍스트 길이는 요청에 포함할 수 있는 자료량에, 최대 출력은 한 번의 응답으로 생성할 수 있는 콘텐츠 양에 영향을 줍니다.

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